选题开采 10 招（topic-mining-10）
源码位置（本地根目录）
本技能读取的外部知识库——所有相对路径都相对它：
~/xiaoduan-knowledge/（选题库总览在04_选题库总览.md）
跑脚本 / 检索前先确认从这里读，不要落到别处。
> 写死此路径，避免换新会话后找不到知识库（同 xiaoduan-site-pipeline v1.0.13 的「源码位置」惯例）。
Overview
这是一套参数化、可复制的选题开采流程，不是灵感清单。核心认知：靠灵感做内容注定不稳定，真正稳定的选题库 = 客户的决策过程 × 客户选择你的理由 × 你能够提供的真实证据，这三样交叉组合，一个普通业务也能持续长出几十条内容。
技能把一篇被 2 亿流量 / 近 50 个 IP 验证的方法论，落地成可直接执行的「开采引擎」：先采集 5 类业务素材 → 跑 10 招 → 三交叉去重 → 产出结构化选题库（表格）。可选附加：去 AI 味 + 视频号/小红书多平台适配、自动登记进小段知识库选题库总览。
来源层 · 选题来源 8 渠道雷达（v1.1.0 新增）
选题体系分三层，本技能全覆盖：来源层（去哪找）→ 开采层（十招怎么挖）→ 质检层（值不值得拍）。
来源层 = 8 个持续发现真实需求的渠道，分三类信号：
- 外部信号 4 个：①反复被问到的问题 ②差评里用户在失望什么 ③热门内容下未被回答的追问 ④用户搜索时具体在问什么
- 内部信号 3 个：⑤客户迟迟不行动的理由 ⑥自己工作中反复做的事 ⑦自己曾经判断错的事
- 维度放大 1 个：⑧同一问题放进不同决策阶段（购买前 / 购买时 / 购买后 / 出问题后）
底层判断：选题生产能力 = 持续发现真实需求的能力，不是灵感。
完整执行卡见 references/source-radar-8.md——含 2 个本技能独有模块（差评落差研究、认知修正选题）、6 个同源渠道的指向映射、3 问自检前置快筛。
纪律：来源层只补「去哪找」，不替代十招开采、不改动下方工作流；8 渠道产出汇入阶段 0 素材采集（素材 3 / 素材 5）后，照常走十招开采。
当前状态：框架版。每渠道真实案例与操作路径/工具槽位待用户补充后回填，回填前技能照常可跑（缺案例时引导用户现场举例，不硬编）。
第一次信号透镜（v1.6.0 新增 · 跨渠道阅读镜）
8 渠道在各自产出信号，但有一类信号值得单独"拎出来读"：某个人正在经历某件事的"第一次"。第一次租房、第一次签合同、第一次去医院、第一次开店、第一次投流——会的人觉得"这不是常识吗"，但对当事人是"不知道该问谁、甚至不知道问什么"的无助时刻。生活常识类账号（用表情包讲租房/看病/办卡）能短期爆量，抓的不是知识差，正是这种"人生第一次里的无助感"。
阅读方法：扫描 8 渠道任意产出，凡出现「第一次 / 头回 / 刚上手 / 不知道从哪开始 / 怕一步走错就吃亏」措辞或情绪，标记为「第一次信号」，单独汇入素材 5（目标人群 + 使用场景），并强制补一句——不解决会亏什么（丢单 / 烧钱 / 被坑 / 白忙）。无真实后果的不算强信号，降级为普通情绪题。
> 性质：这是阅读镜，不是第 9 渠道；不替代十招开采、不改工作流，只在来源层帮用户更快识别"高共情 + 强后果"的选题入口。与 xiaoduan-topic-pipeline 的「第一次无助感公式」「B 端客资反推法」配套（那边负责把信号落成钩子与标题）。
When to use
- 用户说「帮我找选题 / 做选题库 / 不知道发什么 / 从我的业务里挖内容 / 用 10 招找选题」。
- 用户提供业务/账号信息，要求生成可持续选题。
- 陪跑 IP、代运营搭团队，需要标准化选题 SOP。
- 用户发来一篇选题方法论文章，要求「做成可复用技能」（即本技能的诞生场景）。
Core Principle（先讲清楚再干活）
选题库不是一堆「听起来很火的标题」，而是三样东西的交叉组合：
- 客户的决策过程（采购前在想什么）
- 客户选择你的理由（效果 / 专业 / 案例 / 认同）
- 你能够提供的真实证据（聊天记录原话、案例过程、交付返工记录）
把这三样交叉，一个业务能长出几十条内容。开工前先逼用户翻最近 10 个客户的聊天记录——他们重复问过的问题，就是最真实的第一组选题库。
Workflow（开采流程）
阶段 0 — 素材采集（缺素材不给干）
向用户采集 5 类素材；若缺失，先给采集清单，不要硬编：
| # | 素材 | 说明 | 缺了会怎样 |
|---|---|---|---|
| 1 | 业务/账号一句话定位 | 你在卖什么 / 账号讲什么 | 无法倒推成交理由 |
| 2 | 客户选择你的理由 | 效果 / 专业 / 案例 / 认同（可混合） | 选题方向发散不实 |
| 3 | 最近 10 个客户聊天记录 | 反复问的、担心的、拒绝理由、成交前确认 | 丢失最真实原话选题 |
| 4 | 产品/服务清单 | 可拆的点 | 长尾词与案例拆不动 |
| 5 | 目标人群 + 使用场景 | 谁、在哪种处境下用 | 人群题/行业题搭配失衡 |
若用户只给了一句话业务描述，先引导补齐素材 3（聊天记录）再开工——这是全文最强调的点。
阶段 1–10 — 十招开采（每招产出选题）
逐招执行，把产出落进选题池。完整原文与每招示例见 references/teaching_card.md。
| 招 | 名称 | 做法要点 | 本招产出 |
|---|---|---|---|
| 1 | 从成交理由倒推 | 客户因效果→晒过程结果；因专业→输知识判断；因案例→拆真实故事；因认同→表经历观点 | 4 类方向 |
| 2 | 拆解客户决策过程 | 为什么需要 / 有哪些方法 / 适不适合我 / 具体怎么做 / 为什么选你 / 下一步怎么买，每问单独讲透 | ≥6 组选题 |
| 3 | 直接记录客户原话 | 翻 10 个咨询：反复问啥、最担心啥、哪步不决定、拒绝说啥、成交前确认啥；先不改专业术语，客户怎么问标题就怎么写 | 原话标题若干 |
| 4 | 组合长尾搜索词 | 「产品 + 人群 + 场景 + 问题」组合，离真实客户更近 | 长尾题若干 |
| 5 | 专门做判断题 | 靠不靠谱 / 值不值得 / 适不适合我 / A 和 B 怎么选 / 现在开始还来得及吗 | 接近咨询的判断题 |
| 6 | 把交付过程拆开 | 选题为啥这样定 / 脚本改了啥 / 哪返工 / 为啥放弃首方案 | 专业过程题 |
| 7 | 一个案例拆五条 | 卡点 / 如何判断 / 方案设计 / 执行修改 / 结果反馈，不要只发"恭喜取得好成绩" | 案例 5 条 |
| 8 | 一个主题做四表达 | 交知识 / 晒过程 / 讲故事 / 聊观点，换的是认识角度 | 同主题 4 角度 |
| 9 | 人群题 + 行业题搭配 | 泛人群题扩曝光，垂直行业题筛客户；先泛后垂直 | 搭配组合 |
| 10 | 一条只完成一个任务 | 发布前判：让客户看见 / 听懂 / 相信 / 行动？别一篇全要 | 任务标签 |
阶段 11 — 三交叉组合
取阶段 1–10 的产出，按「决策过程 × 选择理由 × 真实证据」两两/三三交叉，去重、补缺，生成完整选题池。例：决策过程「适不适合我」× 理由「专业」× 证据「客户原话'我零基础行不行'」→ 选题《零基础做 AI 商业视频，到底行不行？》。
阶段 11.5 — 可选裂变放大（v1.2.0 新增 · 不跑就跳过）
定位：这是可选的量产放大步，不替代十招、不改动其他任何阶段。不跑本步时整体跳过，主流程不受影响。
适用判断：选题池里的 P0 命题（有真实证据、能直接拍的那批）若数量不够日更，可把单条 P0 命题喂给 topic-fission-matrix（小段笔记自家技能 · 短视频内容选题裂变矩阵） 做批量放大——按「核心命题 × 主题域 × 目标人群 × 任务场景」机械组合出大量标题候选，产出 49 格同心矩阵可视化。该技能纯前端本地运行、种子可复现，使用说明里就写明与本技能连用（先挖真实客户原话，再跑无限组合）。
本机安装位置：~/.workbuddy/skills/@user_cbbcbcca/topic-fission-matrix（SkillHub 安装态，v1.1.0；含 scripts/generate_matrix.py 确定性生成 + assets/matrix_visual.html 49 格可视化）。未安装时本步整体跳过，不影响主流程。
铁律（本步的核心价值）：
- 种子必须是本技能的产出：只喂阶段 11 验证过的 P0 命题，不拿没经过来源层/开采层的空想命题喂裂变——组合量再大，种子是自嗨，产出就是精致的自嗨
- 产出仍须过闸门：裂变出的所有标题候选，一律回流走 5 问打分卡（< 18 剔除）与 3 问自检，本步不放行任何内容
- 三轴自定义：裂变矩阵自带 5 套行业预设（AI IP / 商业 IP / 装修建材 / AI 电商 / BeatDesign）通常不含用户赛道，主题域/人群/场景三轴要按用户业务自定义，不用默认预设硬套
- 工具无关性：主力承接是自家
topic-fission-matrix；任何能完成「一命题 → 多标题候选」的工具都可承担本步，技能不绑定唯一产品
阶段 12 — 输出结构化选题库
按下方 Schema 输出 Markdown 表格（字段定义见 references/output_template.md）。优先级用 P0/P1/P2：有真实客户原话或案例证据、且能直接拍的优先 P0。
选题库字段：序号 / 来源招数 / 选题方向或标题草案 / 任务类型(看见·听懂·相信·行动) / 人群/行业属性 / 可用证据素材 / 优先级 / 状态。
阶段 13 — 去 AI 味 + 多平台适配（可选，默认开启）
用户选择「去 AI 味 + 多平台适配」时执行：
- 去 AI 味：剥掉「首先/其次/最后」「总而言之」「在当今社会/时代」「值得注意的是」等套话；不用并列三点式硬凑；用客户原话、具体数字、真实场景；允许口语与不完美；一观点配一具体例子。可调用
de-ai-taste技能进一步净化。 - 视频号：口语化、像跟朋友唠；前 3 秒人声钩子；标题用疑问/反差/痛点；单一卖点。
- 小红书：标题带数字 + 痛点 + emoji（🔥/❌/✅）；正文分段短、加 emoji、第一人称经验感；可配套
xhs-9grid-notes做九宫格竖屏卡。
阶段 14 — 登记进「小段知识库·选题库总览」（可选，默认开启，需确认）
用户选择「自动登记选题库总览」时执行，严格遵循知识库铁律：
- 先确认：首次登记前，用 AskUserQuestion 向用户确认一次「是否登记进选题库总览」（尊重决策确认规则），之后同会话可默认执行。
- 校验路径：用
os.path.exists()确认~/xiaoduan-knowledge/04_选题库总览.md真实存在（它是索引文件，不是子目录）；不存在则提示用户给出正确索引文件路径，不要擅自新建顶层目录。 - 不移动原文件：选题库文件保留在原生成位置（如当前工作区），绝不搬移，符合知识库「只登记指针」铁律。
- 追加指针：在
04_选题库总览.md末尾、"索引更新"页脚之前，按现有编号递增追加一节，格式对齐已有条目（示例见下）；并把底部页脚*索引更新：<日期>*的日期改为本次日期。
## N. <业务> 选题库（topic-mining-10 开采 · <YYYY-MM-DD> 新增） - **路径**：`<原文件绝对路径>`（指针，不复制内容） - **来源**：选题开采10招技能（topic-mining-10）按 10 招开采 - **规模**：<条数>（P0 <n> 可立即拍 / P1 <n> 待补素材） - **覆盖招数**：<10 招覆盖情况> - **缺口**：<素材缺口，如缺客户聊天记录> - **状态**：✅ 已开采待拍 ｜ 原文件原位保留未搬移 - 铁律：只写指针 + 元数据，原文件原位保留，永不搬移。
- 若当前工作区不是小段知识库体系，按用户指定的选题库目录执行同等「指针 + 元数据」规则。
Output Schema（选题库表格）
| 序号 | 来源招数 | 选题方向/标题草案 | 任务类型 | 人群/行业 | 可用证据素材 | 优先级 | 状态 |
|------|----------|-------------------|----------|-----------|--------------|--------|------|
| 1 | 招3 客户原话 | 「我零基础能做吗」→ 零基础做 AI 视频行不行 | 相信 | 行业(垂直) | 客户咨询原话#3 | P0 | 待拍 |
字段说明：任务类型取「看见/听懂/相信/行动」之一；人群/行业标注该条是泛人群(扩曝光)还是垂直行业(筛客户)；可用证据素材填聊天记录编号、案例名或交付过程片段；优先级 P0 有真实证据且可立即拍，P1 需补素材，P2 待验证。
References
references/source-radar-8.md— 选题来源 8 渠道雷达执行卡（来源层）：三类信号分组、差评落差与认知修正两个独有模块、6 个同源渠道指向映射、3 问自检前置快筛、来源层→主流程接口。references/mining-entry-rules.md— 开采入口规则（v1.3.0）：信号→问题转换规则（8 类信号逐类转法）、信号→招数路由表（首选+次选）、P0 喂料三条件可执行判定（证据在位/答案在手/一任务一钩）。references/teaching_card.md— 原文 10 招全文 + 每招可执行示例（内置教学卡，随时可查）。references/output_template.md— 选题库完整输出模板（含示例行、去重与优先级规则）。
Notes / 铁律
- 缺最近客户聊天记录时，宁可先引导采集，也不要凭空编选题——原话是选题真实性的命根。
- 一条内容只完成一个任务（招 10），不要一篇同时追流量、教育、成交、品牌表达。
- 人群题负责扩曝光、行业题负责筛客户，二者必须搭配，不可偏废。
- 登记进知识库只写指针 + 元数据，原文件原位保留，永不搬移。
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